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로우데이터에 기초하여 미리 저장된 학습 모델에 의해 제1 레이어의 학습 과정을 수행함으로써 연산된 가중치를 전방향 전파하는 복수개의 작업서버; 및상기 복수개의 작업서버로부터 전파되는 가중치를 반영하여 나머지 레이어의 학습 과정을 수행하고, 상기 가중치를 취합하여 연산한 총(total) 가중치를 상기 복수개의 작업서버 각각에 역방향 전파하는 학습관리서버를 포함하고, 상기 복수개의 작업서버 각각은 역방향 전파된 총(total) 가중치를 상기 제1 레이어에 적용하는 것을 특징으로 하는 분산 병렬 딥러닝 시스템
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제1항에 있어서, 상기 복수개의 작업서버 각각은 상기 로우데이터를 미니배치(Mini-Batch)로 단위로 학습하되, 미니배치(Mini-Batch) 단위로 1회 학습 후 역방향 전파에 의해 수신받은 총 가중치를 제1 레이어에 업데이트 한 후 다음 미니배치의 학습을 수행하는 것을 특징으로 하는 분산 병렬 딥러닝 시스템
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제1항에 있어서, 상기 복수개의 작업서버 각각은 상기 로우데이터의 크기와 자신의 작업성능을 고려하여 미니배치 단위를 설정하는 것을 특징으로 하는 분산 병렬 딥러닝 시스템
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제1항에 있어서, 상기 복수개의 작업서버 각각은 학습 과정 수행 이전 서로 동일한 제1 레이어를 갖도록 초기화하는 것을 특징으로 하는 분산 병렬 딥러닝 시스템
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제1 레이어를 갖는 학습 모델 및 로우데이터를 저장하는 저장부; 상기 로우데이터에 기초하여 상기 제1 레이어의 학습 과정을 수행하여 가중치를 연산하는 학습부; 및연산된 가중치를 학습관리서버로 전방향 전파하는 데이터통신부를 포함하고, 상기 학습부는 상기 학습관리서버로부터 역방향 전파된 총(total) 가중치를 수신하여 상기 제1 레이어에 적용하는 것을 특징으로 하는 작업서버
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제5항에 있어서, 상기 학습부는 상기 로우데이터를 미니배치(Mini-Batch)로 단위로 학습하되, 미니배치(Mini-Batch) 단위로 1회 학습 후 상기 학습관리서버로부터 총 가중치를 수신할 때까지 다음 미니배치의 학습을 대기하는 것을 특징으로 하는 작업서버
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제5항에 있어서, 상기 학습부는 상기 로우데이터의 크기와 자신의 작업성능을 고려하여 미니배치 단위를 설정하는 것을 특징으로 하는 작업서버
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학습 모델을 저장하는 저장부; 상기 학습 모델에 의해 복수개의 작업서버로부터 전파되는 가중치를 반영하여 나머지 레이어의 학습 과정을 수행하고, 상기 가중치를 취합하여 총(total) 가중치를 연산하는 학습관리부; 및상기 총 가중치를 복수개의 작업서버 각각에 역방향 전파하는 데이터통신부를 포함하는 학습관리서버
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딥러닝 시스템의 분산 병렬 딥러닝 방법으로서, 복수개의 작업서버 각각이 로우데이터에 기초하여 미리 저장된 학습 모델에 의해 제1 레이어의 학습 과정을 수행하여 가중치를 연산하는 단계; 상기 복수개의 작업서버가 연산된 가중치를 각각 학습관리서버에 전방향 전파하는 단계; 상기 학습관리서버가 복수개의 작업서버 각각으로부터 수신한 가중치를 반영하여 나머지 레이어의 학습 과정을 수행하고, 상기 가중치를 취합하여 총(total) 가중치를 연산하는 단계; 및상기 학습관리서버가 상기 총 가중치를 복수개의 작업서버 각각에 역방향 전파하는 단계; 를 포함하는 분산 병렬 딥러닝 방법
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제9항에 있어서, 상기 복수개의 작업서버 각각은 상기 로우데이터를 미니배치(Mini-Batch)로 단위로 학습하고, 미니배치(Mini-Batch) 단위로 1회 학습 후 상기 학습관리서버로부터 총 가중치를 수신할 때까지 다음 미니배치의 학습을 대기하는 것을 특징으로 하는 분산 병렬 딥러닝 방법
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제9항에 있어서, 상기 제1 레이어의 학습 과정을 수행하여 가중치를 연산하는 단계 이전에, 상기 복수개의 작업서버 각각은 상기 로우데이터의 크기와 자신의 작업성능을 고려하여 미니배치 단위를 설정하는 단계를 더 포함하는 분산 병렬 딥러닝 방법
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제9항에 있어서, 상기 복수개의 작업서버 각각은 학습 과정 수행 이전 서로 동일한 제1 레이어를 갖도록 초기화하는 단계를 더 포함하는 분산 병렬 딥러닝 방법
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